<\/p>\n
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk memeriksa apakah beberapa kolom sama dalam bingkai data di R:<\/span><\/p>\n Metode 1: Periksa apakah semua kolom sama<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: Periksa apakah kolom tertentu sama<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik dengan kerangka data berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk memeriksa apakah nilai setiap kolom dalam bingkai data sama untuk setiap baris:<\/span><\/p>\n Jika nilai setiap kolom sama, kolom yang cocok<\/strong> akan mengembalikan True<\/strong> .<\/span><\/p>\n Jika tidak, ia akan mengembalikan False<\/strong> .<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa Anda dapat mengonversi nilai Benar<\/strong> dan Salah<\/strong> menjadi 1<\/strong> dan 0<\/strong> menggunakan as.numeric()<\/strong> sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk memeriksa apakah nilai di kolom A, C, dan D dari bingkai data sama untuk setiap baris:<\/span><\/p>\n Jika nilai di kolom A, C, dan D sama, kolom yang cocok<\/strong> akan mengembalikan True<\/strong> .<\/span><\/p>\n Jika tidak, ia akan mengembalikan False<\/strong> .<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara mengurutkan berdasarkan beberapa kolom di R<\/a> Anda dapat menggunakan metode berikut untuk memeriksa apakah beberapa kolom sama dalam bingkai data di R: Metode 1: Periksa apakah semua kolom sama library (dplyr) #create new column that checks if all columns are equal df <- df %>% rowwise %>% mutate(match = n_distinct(unlist(cur_data())) == 1 ) %>% A group() Metode 2: Periksa apakah kolom […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that checks if all columns are equal\n<\/span>df <- df %>%\n rowwise %>%\n mutate(match = n_distinct(unlist(cur_data())) == 1<\/span> ) %>%\n A group()\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that checks if columns 'A', 'C', and 'D' are equal\n<\/span>df_temp <- df %>%\n select(' A<\/span> ', ' C<\/span> ', ' D<\/span> ') %>%\n rowwise %>%\n mutate(match = n_distinct(unlist(cur_data())) == 1<\/span> ) %>%\n A group()\n\n#add new column to existing data frame\n<\/span>df$match <- df_temp$match\n<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df = data. frame<\/span> (A=c(4, 0, 3, 3, 6, 8, 7),\n B=c(4, 2, 3, 5, 6, 4, 7),\n C=c(4, 0, 3, 3, 5, 10, 7),\n D=c(4, 0, 3, 3, 3, 8, 7))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n ABCD\n1 4 4 4 4\n2 0 2 0 0\n3 3 3 3 3\n4 3 5 3 3\n5 6 6 5 3\n6 8 4 10 8\n7 7 7 7 7<\/strong><\/pre>\n Contoh 1: Periksa<\/strong><\/span> apakah semua kolom sama<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that checks if all columns are equal\n<\/span>df <- df %>%\n rowwise %>%\n mutate(match = n_distinct(unlist(cur_data())) == 1<\/span> ) %>%\n A group()\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n# A tibble: 7 x 5\n ABCD match\n \n1 4 4 4 4 TRUE \n2 0 2 0 0 FALSE\n3 3 3 3 3 TRUE \n4 3 5 3 3 FALSE\n5 6 6 5 3 FALSE\n6 8 4 10 8 FALSE\n7 7 7 7 7 TRUE \n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that checks if all columns are equal\n<\/span>df <- df %>%\n rowwise %>%\n mutate(match = as. numeric<\/span> (n_distinct(unlist(cur_data())) == 1<\/span> )) %>%\n A group()\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n# A tibble: 7 x 5\n ABCD match\n \n1 4 4 4 4 1\n2 0 2 0 0 0\n3 3 3 3 3 1\n4 3 5 3 3 0\n5 6 6 5 3 0\n6 8 4 10 8 0\n7 7 7 7 7 1\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 2: Periksa apakah kolom tertentu sama<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#create new column that checks if columns 'A', 'C', and 'D' are equal\n<\/span>df_temp <- df %>%\n select(' A<\/span> ', ' C<\/span> ', ' D<\/span> ') %>%\n rowwise %>%\n mutate(match = n_distinct(unlist(cur_data())) == 1<\/span> ) %>%\n A group()\n\n#add new column to existing data frame\n<\/span>df$match <- df_temp$match\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n ABCD match\n1 4 4 4 4 TRUE\n2 0 2 0 0 TRUE\n3 3 3 3 3 TRUE\n4 3 5 3 3 TRUE\n5 6 6 5 3 FALSE\n6 8 4 10 8 FALSE\n7 7 7 7 7 TRUE\n<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Bagaimana cara mempertahankan kolom tertentu di R<\/a>
Cara menghitung jumlah kemunculan pada kolom di R<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"